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深入探讨有关工业和病理学领域的高效检测、优化工作流程和提高人体工学舒适度的文章和网络研讨会。涉及的主题包括质量控制、材料分析、病理学显微镜等。在这里您可以获得有关使用前沿技术提高生产力和优化质量以及准确地进行病理学诊断的干货。

细胞间的相互作用很难观察，其中涉及的目标检测和关系衡量尤为棘手。没有简单易用的目标检测及其关系测量方法，很难观察到细胞间的相互作用。

复杂神经投射的检测能力主要取决于大规模神经元网络的精确重建。神经科学研究中的大多数数据析取方法都非常耗时和易错，进而导致进度延误和错误。在本次研讨会中，Aivia将演示如何利用自动化技术提升图像分析工作流的效率

人工智能解决方案在显微镜领域的应用不断拓展。从自动化目标分类到虚拟染色，机器学习和深度学习技术在帮助显微镜学家简化分析工作的同时，也在持续推动科学技术领域的突破。

在过去3年中，显微学家开始在广泛的应用中使用人工智能解决方案，包括图像采集优化（智能显微镜）、目标分类、图像分类、分割、还原、超分辨率和虚拟染色。

在本文中，我们将展示人工智能（AI）如何增强您的成像实验。即，由 Aivia 提供支持的动态信号增强如何在捕捉活细胞样本的时间动态的同时提高图像质量。